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公开(公告)号：CN114403896B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202210042980.6
申请日：2022-01-14
Applicant: 南开大学
Abstract: 单通道脑电信号中眼电伪迹去除方法，包含如下步骤：步骤一、对单通道脑电信号进行基于经验小波变换处理；步骤二、对δ频段的脑电信号进行改进的自适应噪声完备经验模态分解，得到若干固有模态函数；步骤三、计算每个固有模态函数的样本熵，设置样本熵阈值识别含眼电伪迹的固有模态函数；步骤四、去除含眼电伪迹的固有模态函数，对剩余的固有模态函数做改进的自适应噪声完备经验模态分解逆运算重构得到滤波之后的δ频段信号；步骤五、将滤波之后的δ频段信号和高频段信号进行基于经验小波变换逆变换，最后重构得到去除眼电伪迹的脑电信号。本发明从真实脑电信号中去除眼电伪迹的同时尽可能保留了脑电信息，避免失真，从而准确有效地分析大脑活动。
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公开(公告)号：CN114403896A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210042980.6
申请日：2022-01-14
Applicant: 南开大学
Abstract: 单通道脑电信号中眼电伪迹去除方法，包含如下步骤：步骤一、对单通道脑电信号进行基于经验小波变换处理；步骤二、对δ频段的脑电信号进行改进的自适应噪声完备经验模态分解，得到若干固有模态函数；步骤三、计算每个固有模态函数的样本熵，设置样本熵阈值识别含眼电伪迹的固有模态函数；步骤四、去除含眼电伪迹的固有模态函数，对剩余的固有模态函数做改进的自适应噪声完备经验模态分解逆运算重构得到滤波之后的δ频段信号；步骤五、将滤波之后的δ频段信号和高频段信号进行基于经验小波变换逆变换，最后重构得到去除眼电伪迹的脑电信号。本发明从真实脑电信号中去除眼电伪迹的同时尽可能保留了脑电信息，避免失真，从而准确有效地分析大脑活动。
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公开(公告)号：CN114642405A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210290023.5
申请日：2022-03-22
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种基于动态脑功能网络的帕金森病辅助诊断方法，包含如下步骤：a、基于神经肌肉协调的任务平台及采集设备搭建，设计基于神经肌肉协调任务，首先受试者需要按照计算机命令指示，跟随要求的握力大小，进行相应的动态握力任务，实时采集任务过程中EEG信号，将采集到的EEG信号进行预处理操作；b、动态脑功能网络构建；c、网络分析与结果评估。本发明可辅助医生进行帕金森病的诊断，有助于量化评估运动障碍，为医生提供临床辅助诊断的手段。
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